1、80x86中，十进制数-3用16位二进制数表示为？0010000
2、假定符号-、*、$分别代表减法、乘法和指数运算，且
1)三个运算符优先级顺序是：-最高，*其次，$最低；
2)运算符运算时为左结合。请计算3-2*4$1*2$3的值：
(A)4096，(B)-61，(C)64，(D)-80，(E)512
算符
3、下列伪代码中，参数是引用传递，结果是？
calc(double p, double q, double r){q=q-1.0;r=r+p}
main(){
double a = 2.5, b = 9.0;
calc(b-a, a, a);
print(a);
}
(A)1.5 (B)2.5 (C)10.5 (D)8 (E)6.5
4、求输出结果：
int foo(int x, int y){
if(x <=0 || y <= 0) return 1;
return 3 * foo(x - 1, y / 2);
}
printf("%d\n", foo(3, 5));
(A)81 (B)27 (C)9 (D)3 (E)1
5、下列哪个数据结构在优先队列中被最广泛使用？a
(A)堆 (B)数组 (C)双向链表 (D)图 (E)向量
6、以下算法描述了一个在n国元素的双向链表中找到第k个元素的方法（k >= 1且k <= n）：
如果k <= n - k，从链表开始往前进k-1个元素。
否则，从终点出发，往回走n - k个元素。
这个算法的时间代价是？
(A)θ(nlogn) (B)θ(max{k, n - k}) (C)θ(k + (n - k))
(D)θ(max{k, k - n}) (E)θ(min{k, n - k})
7、有一个由10个顶点组成的图，每个顶点有6个度，那么这个图有几条边？30
(A)60 (B)30 (C)20 (D)80 (E)90
8、正则表达式L = x*(x|yx+)。下列哪个字符串不符合L b
(A)x (B)xyxyx (C)xyx (D)yxx (E)yx
9、为读取一块数据而准备磁盘驱动器的总时间包括e
(A)等待时间 (B)寻道时间 (C)传输时间 (D)等待时间加寻道时间
(E)等待时间加寻道时间加传输时间
二、算法
1、打印出一个二叉树的内容。
2、在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如abaccdeff，输出b。
3、给定一个长度为N的整数数组（元素有正有负），求所有元素之和，最大的一个子数组。分析算法时空复杂度。不必写代码。
附上动态规划做法的答案:
最大子序列
问题：
给定一整数序列A1， A2，... An （可能有负数），求A1~An的一个子序列Ai~Aj，使得Ai到Aj的和最大
例如：整数序列-2, 11, -4, 13, -5, 2, -5, -3, 12, -9的最大子序列的和为21。对于这个问题，最简单也是最容易想到的那就是穷举所有子序列的方法。利用三重循环，依次求出所有子序列的和然后取最大的那 个。当然算法复杂度会达到O(n^3)。显然这种方法不是最优的，下面给出一个算法复杂度为O(n)的线性算法实现，算法的来源于Programming Pearls一书。在给出线性算法之前，先来看一个对穷举算法进行优化的算法，它的算法复杂度为O(n^2)。其实这个算法只是对对穷举算法稍微做了一些 修改：其实子序列的和我们并不需要每次都重新计算一遍。假设Sum(i, j)是A[i] ... A[j]的和，那么Sum(i, j+1) = Sum(i, j)+ A[j+1]。利用这一个递推，我们就可以得到下面这个算法：
int max_sub(int a[],int size)
{
int i,j,v,max=a[0];
for(i=0;i<size;i++)
{
v=0;
for(j=i;j<size;j++)
{
v=v+a[j];//Sum(i, j+1) = Sum(i, j) + A[j+1]
if(v>max)
max=v;
}
}
return max;
}
那怎样才能达到线性复杂度呢？这里运用动态规划的思想。先看一下源代码实现：
int max_sub2(int a[], int size)
{
int i,max=0,temp_sum=0;
for(i=0;i<size;i++)
{
temp_sum+=a[i];
if(temp_sum>max)
max=temp_sum;
else if(temp_sum<0)
temp_sum=0;
}
return max;
}
在这一遍扫描数组当中，从左到右记录当前子序列的和temp_sum，若这个和不断增加，那么最大子序列的和max也不断增加(不断更新max)。如果往
前扫描中遇到负数，那么当前子序列的和将会减小。此时temp_sum将会小于max，当然max也就不更新。如果temp_sum降到0时，说明前面已
经扫描的那一段就可以抛弃了，这时将temp_sum置为0。然后，temp_sum将从后面开始将这个子段进行分析，若有比当前max大的子段，继续更
新max。这样一趟扫描结果也就出来了。
三道大题第一个还蛮简单，是向双向列表插入一个节点，
第二个问题比较恶心，判断A字符串中的各个字符数目是否不大于B字符串中的各个字符数目，由于没时间了就没写完，
第三题更是相当及其以及特别的恶心，找到整数数组中满足A*B=C的元素，而且要更优的，算了半天的时间复杂度还是没写出来。
回来说说昨天的笔试。题目的量并不大，除了几个单选题，剩下就是三个编程或算法题。单选就不说了，考得比较基础，涉及C语言常识、数据结构、文法、操作系统，主要说说大题。
大题虽然题型不一，但都有一个重要特点：考递归。精确点说，我每一题都用到了递归。
第一个的题目（嗯，记的不是很完整）：
在一棵（排序？）二叉树中搜索指定值，数据结构定义为（唉唉，数据结构的具体名字都不记得了，my god）：
struct Node
{
Node *
lnext;
Node *
rnext;
int
value;
};
函数定义为（情况同上，啥都记不清了）：
Node * search(Node * root, int
value)
{
}
实现这个search函数。
用递归，经典的树的遍历，pass先。
第二个的题目：
计算Tribonaci队列（嗯，九成九记错了那个单词……），规则是T(n) = T(n - 1) + T(n - 2) + T(n
-3)，其中T(0) = T(1) = 1，T(2) = 2。
函数定义：
int Tribonaci(int n) {
}
备注，不考虑证整数溢出，尽可能优化算法。
这一题我一看就知道要考什么，很显然的递归定义，但也是很显然的，这里所谓的优化是指不要重复计算。
简单的说，在计算T(n)的时候要用到T(n - 1)、T(n - 2)和T(n - 3)的结果，在计算T(n -1)的时候也要用到T(n - 2)和T(n -3)的结果，所以在各项计算的时候必须把以前计算的结果记录下来，去掉重复计算。这里用到的一点小技巧就是要新写一个函数用来做这种事情，嗯，看看我写的代码吧！
int find_trib(int n, int & mid, int & right)
{
if (3 == n)
{
mid = 1;
right = 1;
return 2;
}
else
{
int temp;
mid = find_trib(n - 1, right, temp);
return mid + right + temp;
}
}
int tribonaci(int n)
{
if (n < 0)
{
// Undefined feature.
return 0;
}if (0 == n || 1 == n)
{
return 1;
}if (2 == n)
{
return 2;
}int mid, right;
int left = find_trib(n, mid, right);
return left + mid + right;
}
啊啊，对了，答卷的时候我可没心情写注释……刚才到VC.Net 2003上测试了一下，貌似没有啥问题。唉，看来我多少还是懂一点算法的……
第三个的题目：
在一个无向图中，寻找是否有一条距离为K的路径，描述算法即可，不用实现，分析算法的时间和空间复杂度，尽量优化算法。 dfs
计数
好容易等到 Google 来了。几个月来一直在看 AIC，但是临场的时候，脑子里所有的排序算法的复杂度都变成了
O(nlg(n))，全忘了！勉强写完，考得稀里糊涂的。感觉希望不大。
虽然 Google
把保密工作做的很好，要求我们在笔试完后把草稿也上交。但是我忍不住想把今天的题目记下来，记下来！笔试被分为两部分，前一部分为选择题，后一部分为问答题。和预料的一样，大多是数据结构和算法的题目。
- 堆排序、快速排序、归并排序等几种经典排序算法是否 stable
- garbage collection 使用从根节点遍历，如果没有引用到，则认为可以清除。下面哪些不属于根节点
- 正在运行的函数的参数
- 寄存器中的值
- 在堆上动态分配的空间
- 全局变量
- 局部变量
- 最差情况下找出第7大元素，需要的时间复杂度为 O(nln(n)) 的数据结构为
- 双向链表
- 已排序的数组
- 平衡二叉树
- 两个函数 g(x), f(x) 相互递归调用，问 f(x) 随 x 增长，其计算的时间复杂度为何
- 编写程序计算两个 N*N 矩阵相乘
- 不用递归，打印一棵二叉树
- 设有正实数序列 S，求最大的 C，满足 C = A + B，且 A、B、C 都存在于 S 中，给出算法的时间复杂度、空间复杂度的分析。不用代码实现。
就谈谈后面几题。
- 矩阵相乘，学过矩阵论的同学想来都不成问题。这个题目的关键是提高程序的性能。我看过 CSAPP，这本书对程序优化有着不错的介绍。当时我能想起来的就是 code motion 和 loop un-folding。前者很方便，把c[i][j] += a[i][k]*b[k][j] 变成 sum += a[i][k]*b[k][j]，最后再把 sum 赋给a[i][j] 能减少存储器的引用。而后者则需要判断 N 是否能被并行数（即循环展开的级数）整除，以及处理剩下的 a[i][k] 和b[k][j] 的问题。当时觉得太麻烦，就没有做了。现在看来也不太麻烦。
- 打印二叉树。我用的是经典的借助栈的办法。其实这种算法也有可以改进的空间。比如说，每次压栈的内容都会在下一次弹出，这就很没有必要。可以在循环里面直接更新 node指针。但是当时觉得有些繁琐，而且害怕把算法改错，就没有把改进的算法写完。这些改进的方式在 AIC 里都说得很清楚。是我学艺不精。
- 这个题目作为压轴，Google 肯定是有充分的考虑的。不过我没有想出比较精妙的算法。只是
- 先用 quick sort 将 S 排序
- 再从取数组最后一个元素作为 C 的候选人，在前面 n-1 个元素中找能匹配的A和B。如果找不到，C后向前移动。
- 在前面 n - 1 个元素中找能匹配的 A 和 B 有一个需要注意的就是：从后往前移动 B 顺序找的话，只需要找到 ceil(C/2)就可以了，因为剩下的候选者的和都是小于 C 的。确定 B = S[b] 之后，找 A 可以在S[0..b-1]之间使用二叉搜索查找。整个算法的时间复杂度为 O(n^2ln(N))
- 另外，如果 S 很小的话， quick sort 可以换成 selection sort
- 如果 S 元素的取值范围很小，而且均为整数的话，可以使用定长的数组 T[MaxN] 来辅助排序和查找，比如，排序可以这样
for i in S: T[i] += 1 搜索则可以 return T[i]
可以看出，排序的复杂度降到了为 O(n)，搜索则降到了 O(1)。整个算法的时间复杂度为 O(n^2)
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